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開(kāi)發(fā)人員觸手可及的數據編排
開(kāi)發(fā)人員觸手可及的數據編排
低代碼數據編排平臺
低代碼自動(dòng)化平臺正在成為占主導地位的開(kāi)發(fā)人員友好的自動(dòng)化工具，我們使用具有簡(jiǎn)單邏輯和拖放功能的可視化界面，而不是大量編碼。然后默認情況下，這些平臺還應該負責跨數據生態(tài)系統及其相關(guān)框架、云和存儲系統日益復雜的數據編排。所有這些都需要最少的設置工作和極其快速的部署。在這個(gè)新的開(kāi)發(fā)者世界秩序中，應用程序可以在幾天/幾周內構建，而不是幾年。
許多人聲稱(chēng)以前提供低代碼自動(dòng)化解決方案。盡管如此，很少有人能夠實(shí)現大幅縮短上市時(shí)間并提供編排環(huán)境的期望，讓開(kāi)發(fā)人員只需
專(zhuān)注于他們最喜歡的事情：開(kāi)發(fā)應用程序。這對于依賴(lài)軟件開(kāi)發(fā)人員以巨大的費用和風(fēng)險自下而上構建軟件的企業(yè)家來(lái)說(shuō)也是一個(gè)福音。他們現在可以
在可靠的預構建軟件環(huán)境中的高質(zhì)量自動(dòng)化堆棧之上構建他們的應用程序。
數據編排
為了解決創(chuàng )建數據自動(dòng)化平臺的復雜性，低代碼平臺的基本構建塊應該是小代碼片段，就像樂(lè )高積木一樣，可以在不同的用例中重復使用。為了實(shí)現這些代碼片段的邏輯，我們需要一個(gè)強大的規則引擎來(lái)編排這些代碼片段來(lái)構建和支持這些復雜的樂(lè )高結構。
數據編排平臺負責以下 4 個(gè)主要步驟：
1. 數據攝取
數據必須以某種方式進(jìn)入系統。當數據源來(lái)自不同的輸入通道（如 SQL 數據庫）、通過(guò)MQTT或只是普通的 .txt 日志時(shí)，數據攝取可能會(huì )一團糟。數據編排平臺應該集成所有不同的數據源來(lái)處理所需的組合數據集。
2. 數據處理
進(jìn)入數據自動(dòng)化平臺時(shí)，收集的數據很少采用正確的格式。數據需要組合、解包和解碼。在這一步，還進(jìn)行了數據聚合，以使用更高抽象級別的數據。
3. 決策
一旦數據準備就緒，就可以根據規則和自動(dòng)化工作流程做出決策。低代碼自動(dòng)化平臺應該提供一種簡(jiǎn)單的方法來(lái)創(chuàng )建規則，甚至能夠利用AI 或 ML 模型并讓它們發(fā)號施令。使用自動(dòng)化規則設計器中的圖形界面，而不是編寫(xiě)數千行代碼，開(kāi)發(fā)人員可以專(zhuān)注于創(chuàng )建自動(dòng)化流程和試驗數據的有趣部分。
4. 采取行動(dòng)
在最后階段，是時(shí)候采取行動(dòng)了。根據處理過(guò)的數據和之前的決定，平臺應該在其生態(tài)系統內外采取行動(dòng)。操作范圍從生成警報以打開(kāi)/關(guān)閉設備、安排現場(chǎng)服務(wù)工程師進(jìn)行維護干預，或發(fā)送季度使用數據以計算基于使用的發(fā)票。
開(kāi)發(fā)人員新角色
最好的數據編排平臺在上述 4 個(gè)步驟中的每個(gè)步驟中都很靈活。它們允許與其他平臺集成并提供一種快速定義新邏輯的方法。